安讯奔Y2016生物认证解决方案V2

安讯奔Y2016生物认证解决方案V2第一页，共71页。生物认证解决方案第二页，共71页。方案组成第三页，共71页。Page

*生物认证产品第四页，共71页。

AccessMatrixUAS生物认证模块第五页，共71页。可插入式的生物认证第六页，共71页。AM配置：LoginModule第七页，共71页。AM配置：LoginModule第八页，共71页。AM配置：BiometricLoginPolicy第九页，共71页。AM配置：BiometricPolicy第十页，共71页。应用集成：BiometricServiceAPIBiometricServiceBiometricEnrollmentenrollTemplatesverifyAndEnrollTemplatesBiometricVerificationverifyTemplatesverifyTemplatesExternaltemplateIdentifierBiometricResetremoveTemplatesAuditServiceAuditQueryFunctionsqueryAuditsgetAuditRecordErrorCodesXML-RPCfaultsorexceptionsBiometricException人脸录入远程开户刷脸登陆人证比对审计服务第十一页，共71页。

YESsafe生物管理平台第十二页，共71页。统一生物认证平台第十三页，共71页。登录主界面第十四页，共71页。管理员主界面第十五页，共71页。角色管理第十六页，共71页。审计员主界面第十七页，共71页。注册业务查询第十八页，共71页。验证业务查询第十九页，共71页。删除业务查询第二十页，共71页。人证比对业务查询第二十一页，共71页。统计查询第二十二页，共71页。

YESsafeToken+移动生物认证能力第二十三页，共71页。使用生物识别技术，来提升传统认证方法，从而确保移动身份安全和使用便利。

移动生物认证连接设备以确定拥有者支持多种渠道多因素认证多因素认证方法多应用第二十四页，共71页。利用在移动设备中常见的内置功能来提供多模态认证技术-脸孔，语音，场景如时间，地点，接入点，等等场景认证Whatyouknow(pinorpasscode)Whatyouhave(phone)Whereyouare(geo-location)Whoyouare(face,voice,fingerprint)Whenyouare(date,day,time-of-day)第二十五页，共71页。生物认证场景第二十六页，共71页。

ATM&VTM生物识别第二十七页，共71页。核心需求对ATM、VTM进行人脸识别过程分为人脸检测、人脸关键点对准、人脸图像采集、人脸图像预处理、活体检测、特征提取以及人脸图像识别比对。并要求满足以下需求：人脸检测活体检测人脸图像采集人脸图像预处理人脸图像特征提取第二十八页，共71页。应用场景第二十九页，共71页。

VIP识别第三十页，共71页。核心需求VIP客户人脸识别系统，分为采集客户端、网点服务端、人脸识别系统服务器三个组成部分。采集客户端，负责采集进入银行的客户人脸图片信息；网点服务端，负责接收和保存采集客户端采集到的人脸图片信息，并将人脸图片信息计算为特征数据，完成后将特征数据发送到认证平台服务器；认证平台服务器，负责接收人脸特征数据，与数据库中存储的VIP客户人脸特征数据进行比对，将比对结果发送网点服务器或银行消息通知平台。第三十一页，共71页。应用场景-闸机摄像头第三十二页，共71页。应用场景-扶梯摄像头第三十三页，共71页。

人证核验第三十四页，共71页。核心需求政策性要求银行账户实名制是我国重要的金融基础制度，为落实银行账户实名制，人民银行和公安部在2007年6月联合建设和运行了联网核查系统。借助于联网核查系统，银行多采用人工比对验证的方式，由于人工比对标准不一致、宽严条件个性化，难以对客户身份的真实性进行有效核查，不法分子利用虚假（或骗取）居民身份证开立假账户、假贷款等现象还时有发生。业务性需求

为更安全、更便捷的实现客户“人证合一”的有效核查，利用人脸识别特征的唯一性，精准、便捷的实现客户身份真实性的有效核查，完成客户“人证合一”的验证。第三十五页，共71页。应用场景第三十六页，共71页。人证核验APP第三十七页，共71页。

柜员指纹认证第三十八页，共71页。核心需求系统对柜员指纹特征进行管理，通常情况下：柜员的指纹模板特征数据以及第一次指纹特征数据。当柜员每次通过指纹登录业务进行指纹比对时，都以此特征数据作为依据。柜员的特征指纹在客户信息的明细记录里可以查看。通过指纹认证提升银行服务的可追述性及唯一性第三十九页，共71页。应用场景第四十页，共71页。

刷脸支付第四十一页，共71页。核心需求得益于互联网金融的蓬勃发展，移动支付、电子银行的使用愈加广泛。在手机银行、网上银行和第三方支付平台等交易过程中，需使用登录密码、查询密码、支付密码等方式确保账户和支付安全。用户在日常生活和工作中，密码过多、容易忘记混淆，使用单一密码又易于被盗。因此，用户和银行等金融机构都急需更加安全、更加便捷的交易认证模式。刷脸支付，无卡无折无密码，整容也不怕，应需而生！第四十二页，共71页。应用场景第四十三页，共71页。

远程开户/在线审贷第四十四页，共71页。信用卡网申规范传统线下场景三亲亲见本人在场亲见本人证件亲见本人签名线上面临的问题如何确认本人在场？如何确认本人操作（证件）？如何确认本人签名？第四十五页，共71页。信用卡网申解决方案如何确认本人在场？如何确认本人操作？如何确认本人签名？线上开卡技术活体验证人脸识别电子签名信用卡网申解决方案第四十六页，共71页。信用卡网申验证流程OCR读取信息提取人脸照片1攻击检测采集人脸照片2质量判断水印防伪交叉比对三照合一电子签名数字证书建议：数字签名部分由符合电子签名法的供应商提供拍身份证照片活体检测照片处理人脸识别人脸照片3为央行或公安部提取底图12

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本人签名第四十七页，共71页。技术优势第四十八页，共71页。人脸检测任意脸部遮挡及视角下的实时检测。基于深度学习的人脸检测算法，一次性克服了人脸检测中的几项难题：侧脸、半遮挡、模糊人脸，极大提升了各种现实情况中的人脸检出效果。第四十九页，共71页。人脸检测在图片与视频中快速、准确地标定出人脸所在位置，对不同肤色不同年龄的人脸都有较好的适应性。为了达到更高的检测准确度和更广的适用角度，该技术将人脸划分成包括正脸在内的16个不同的面部朝向，分别进行归类检测，在检测出人脸位置的同时还可以得到面部的朝向信息。根据平均脸的结果我们将人脸划分为16个不同朝向，可囊括各种不同角度下的人脸。多角度人脸检测结果部分人脸检测结果按方向分类叠加的平均脸第五十页，共71页。人脸校准复杂脸部角度下高达194个关键点的精确对准SenseTime的人脸关键点定位算法可对各种表情、姿态、角度丰富多变的人脸进行精准关键点定位。第五十一页，共71页。人脸校准面部关键点检测技术采用了最新的基于级联回归的算法，结合了深度学习的五官标定初始化，综合多个不同标准的多点数据集知识，使得同一个模型可以应用于不同数量的关键点标注1，以保障更低的误差和更好的适应性。我们的技术经测试（在LFW2数据集上随机选取80%训练和20%测试，计算所有图的平均每点误差与眼距之比的平均误差）误差仅为4.02%，截至2013年公开的LFW数据集测试最佳结果仍为6.45%3。最高关键点数194点的标定结果面部21点/106点关键点的效果演示对比第五十二页，共71页。人脸识别基于顶尖深度学习算法的人脸验证与人脸辨识SenseTime基于深度学习的人脸识别算法，在极具挑战性的LFW人脸识别数据库上，达到99%以上的准确率。第五十三页，共71页。人脸特征识别性别、年龄、表情及多种脸部生理特征我们的人脸特征/属性识别技术，不仅可以准确识别照片中人物的性别和年龄，也提供表情、颜值（美貌指数）、戴眼镜、化浓妆、涂口红、戴帽子、头发颜色、胡须样式等超过40种属性，平均准确率超过90%，年龄预测平均误差小于3岁。第五十四页，共71页。人脸聚类完美适应于社交应用的人脸自动分组为智能相册和社交应用打造的人脸聚类功能，可以给照片集一键自动进行快速整理、分组和添加姓名标签，可应用于照片管理、社交关系挖掘等。第五十五页，共71页。人脸验证人脸验证技术可对两张人脸进行相似程度的比对，适用于身份识别及相似脸查询等应用场景。该技术采用深度学习方法对大量数据进行特征提取，利用特征匹配程度来区分不同的人脸。借助类似的技术，我们还能够实现对人脸的表情识别与属性识别（年龄、性别、人种等）。第五十六页，共71页。实时操作，证件在手证件、人像采集：确保实时操作、证件在手第五十七页，共71页。辨别身份证原件、复印件身份证原件身份证复印件A.辨别结果：原件B.辨别结果：复印件第五十八页，共71页。公安部联网核查照片去水印旧版水印去除新版水印去除第五十九页，共71页。活体检测：防止诈骗主动式方法：一般要求用户做出指定动作或行为，比如眨眼、张嘴、摇头。被动式方法：包括检测眨眼等用户动作、频谱和纹理分析和三维运动分析。真人平铺照片晃动挖空眼睛眨眼视频卷起照片使用自然人运动分析、3D形状分析、背景相对运动分析、图像纹理防止照片欺诈第六十页，共71页。视频也能防得住独有的“语音”+“图像”进行活体检测，视频欺诈也不用担心发音的声纹图说话口型动态图对比

是否一致第六十一页，共71页。用户认证容错率0.001%0.01%0.1%人人比对94.02%96.03%98.52%人证比对98.89%99.45%99.84%交互自然便捷提高安全性——可配合传统密码或声纹识别等其他生物识别技术人密永不分离图像留存——自动学习容貌变化，可追踪犯罪、违约责任人第六十二页，共71页。Copyright2000-2015©i-SprintInnovationsAllRightsReservedPage

*竞争对手第六十三页，共71页。天成盛业公司概述：1997年成立，生物认证平台有较强积淀。涉及人脸识别、指纹识别和虹膜识别等多种认证模式优势：对于用户应用场景把控较深，能够符合中国式需求平台功能较为完善，体系化劣势：算法性能过于老旧，测试准确度差平台规划不完善，多是多种需求的聚合并无统一规划及UI&UX设计第六十四页，共71页。创动电子公司概述成立于湖南长沙，10年左右发展人脸识别算法研发及硬件设备销售优势：本身提供整体解决方案，可直接为最终客户提供包括硬件设备在内的整体解决方案劣势：研发能力不强，识别度低。安全性差生物识别管理后台功能弱第六十五页，共71页。云从科技公司概述中科院背景，15年开始有一些发展优势：依托中科院技术优势，在解决方案深度和影响力方面有不错体现产品线比较专一，除了生物识别并不关注其他领域劣势：发展较短，积淀较少平台建设薄弱暂无防hack技术能力第六十六页，共71页。Copyright2000-2015©i-SprintInnovationsAllRightsReservedPage

*我们的机会第六十七页，共71页。政策利好“提